Speechify công bố phát hành sớm SIMBA 3.0, thế hệ mới nhất thuộc dòng mô hình AI giọng nói triển khai sản xuất, hiện đã có cho một số nhà phát triển bên thứ ba thông qua Speechify Voice API, và dự kiến sẽ mở rộng cho toàn bộ người dùng vào tháng 3 năm 2026. Được phát triển bởi Phòng Thí Nghiệm Nghiên cứu AI của Speechify, SIMBA 3.0 mang đến khả năng chuyển văn bản thành giọng nói, chuyển giọng nói thành văn bản và chuyển đổi giữa các giọng nói chất lượng cao mà nhà phát triển có thể tích hợp trực tiếp vào sản phẩm và nền tảng của mình.
Speechify không phải là một giao diện giọng nói dựa trên AI được xây dựng từ công nghệ của các công ty khác. Speechify vận hành một Phòng Thí Nghiệm Nghiên Cứu AI riêng, tập trung xây dựng các mô hình giọng nói độc quyền. Các mô hình này được cung cấp cho nhà phát triển và doanh nghiệp bên thứ ba thông qua Speechify API để tích hợp vào bất kỳ ứng dụng nào, từ lễ tân AI, bot hỗ trợ khách hàng đến nền tảng nội dung và các công cụ hỗ trợ tiếp cận.
Speechify cũng sử dụng chính những mô hình này để vận hành các sản phẩm dành cho người tiêu dùng của mình, đồng thời mở quyền truy cập cho nhà phát triển qua Speechify Voice API. Điều này quan trọng vì chất lượng, độ trễ, chi phí và hướng phát triển lâu dài của các mô hình giọng nói Speechify đều do nhóm nghiên cứu nội bộ kiểm soát, thay vì phụ thuộc vào nhà cung cấp bên ngoài.
Các mô hình giọng nói của Speechify được xây dựng chuyên biệt cho các tác vụ giọng nói triển khai trong thực tế và mang lại chất lượng vượt trội ở quy mô lớn. Nhà phát triển bên thứ ba truy cập trực tiếp SIMBA 3.0 và các mô hình giọng nói Speechify thông qua Speechify Voice API, với các endpoint REST sẵn sàng sản xuất, tài liệu API đầy đủ, hướng dẫn khởi động nhanh cho lập trình viên và SDK chính thức cho Python và TypeScript. Nền tảng dành cho nhà phát triển của Speechify được thiết kế cho việc tích hợp nhanh, triển khai thực tế và hạ tầng giọng nói có khả năng mở rộng, giúp đội ngũ kỹ thuật chuyển từ cuộc gọi API đầu tiên tới tính năng giọng nói hoạt động trơn tru chỉ trong thời gian ngắn.
Bài viết này giải thích SIMBA 3.0 là gì, Phòng Thí Nghiệm Nghiên Cứu AI Speechify xây dựng những gì, và lý do Speechify mang lại chất lượng mô hình AI giọng nói hàng đầu, độ trễ thấp và hiệu quả chi phí cao cho các tác vụ triển khai thực tế, đưa Speechify trở thành nhà cung cấp AI giọng nói dẫn đầu thị trường, vượt trên những nhà cung cấp AI giọng nói và đa phương thức khác như OpenAI, Gemini, Anthropic, ElevenLabs, Cartesia và Deepgram.
Gọi Speechify là Phòng Thí Nghiệm Nghiên Cứu AI Có Nghĩa Là Gì?
Một phòng thí nghiệm Trí Tuệ Nhân Tạo là tổ chức chuyên về nghiên cứu và kỹ thuật, nơi các chuyên gia học máy, khoa học dữ liệu và mô hình hóa tính toán cùng hợp tác để thiết kế, huấn luyện và triển khai các hệ thống thông minh tiên tiến. Khi mọi người nói "Phòng Thí Nghiệm Nghiên Cứu AI", họ thường ám chỉ một tổ chức thực hiện song song hai việc:
1. Phát triển và huấn luyện các mô hình của riêng mình
2. Cung cấp các mô hình đó cho nhà phát triển thông qua API và SDK đáp ứng triển khai thực tế
Một số tổ chức rất mạnh về mô hình nhưng không cung cấp ra ngoài cho nhà phát triển. Số khác thì có API nhưng lại chủ yếu dựa vào mô hình của bên thứ ba. Speechify vận hành một hệ thống AI giọng nói tích hợp theo chiều dọc. Speechify tự xây dựng các mô hình AI giọng nói và cung cấp chúng cho nhà phát triển bên thứ ba thông qua API sẵn sàng sản xuất, đồng thời dùng ngay trong các ứng dụng người dùng cuối để kiểm chứng sức mạnh mô hình ở quy mô lớn.
Phòng Thí Nghiệm Nghiên Cứu AI của Speechify là đơn vị nghiên cứu nội bộ tập trung vào trí tuệ giọng nói. Sứ mệnh của phòng là nâng tầm công nghệ chuyển văn bản thành giọng nói, nhận diện giọng nói tự động và chuyển đổi giữa các giọng nói, giúp nhà phát triển xây dựng ứng dụng lấy giọng nói làm trung tâm cho mọi tình huống, từ lễ tân AI, tác nhân giọng nói đến công cụ thuyết minh và giải pháp hỗ trợ tiếp cận.
Một phòng thí nghiệm AI giọng nói thực thụ thường phải giải quyết:
• Chất lượng chuyển văn bản thành giọng nói tự nhiên, đủ tốt để đem vào sản phẩm thực tế
• Độ chính xác chuyển giọng nói thành văn bản và ASR trên nhiều giọng, nhiều điều kiện tạp âm
• Độ trễ thời gian thực để đảm bảo đối thoại luân phiên mượt mà trong các tác nhân AI
• Độ ổn định dài hạn cho những trải nghiệm nghe kéo dài
• Khả năng hiểu nội dung tài liệu để xử lý PDF, trang web và nội dung có cấu trúc
• OCR và phân tích trang cho tài liệu và hình ảnh đã quét
• Vòng lặp phản hồi sản phẩm giúp mô hình cải thiện liên tục theo thời gian
• Hạ tầng hỗ trợ nhà phát triển mở và quản lý tính năng giọng nói qua API, SDK
Phòng Thí Nghiệm Nghiên Cứu AI của Speechify xây dựng những hệ thống này như một kiến trúc thống nhất và cung cấp cho nhà phát triển thông qua Speechify Voice API, sẵn sàng để tích hợp bên thứ ba trên mọi nền tảng hoặc ứng dụng.
SIMBA 3.0 Là Gì?
SIMBA là dòng mô hình AI giọng nói độc quyền của Speechify, cung cấp sức mạnh cho các sản phẩm của Speechify cũng như được cung cấp cho nhà phát triển bên thứ ba qua Speechify API. SIMBA 3.0 là thế hệ mới nhất, tối ưu cho hiệu suất lấy giọng nói làm trung tâm, tốc độ và tương tác thời gian thực, sẵn sàng để nhà phát triển bên thứ ba tích hợp vào nền tảng của riêng mình.
SIMBA 3.0 được thiết kế để mang lại chất lượng giọng nói cao cấp, độ trễ thấp và sự ổn định khi nghe dài hạn ở quy mô sản xuất, giúp nhà phát triển xây dựng các ứng dụng giọng nói chuyên nghiệp trên nhiều lĩnh vực.
Với nhà phát triển bên thứ ba, SIMBA 3.0 hỗ trợ các kịch bản sử dụng như:
• Tác nhân giọng nói AI và hệ thống AI đối thoại
• Tự động hóa hỗ trợ khách hàng và lễ tân AI
• Hệ thống gọi ra ngoài cho bán hàng và dịch vụ
• Trợ lý giọng nói và ứng dụng chuyển giọng nói thành giọng nói
• Nền tảng thuyết minh nội dung và tạo sách nói
• Công cụ hỗ trợ tiếp cận và công nghệ trợ giúp
• Nền tảng giáo dục với hình thức học tập dựa trên giọng nói
• Ứng dụng chăm sóc sức khỏe cần tương tác giọng nói thấu cảm
• Ứng dụng dịch thuật đa ngôn ngữ và giao tiếp xuyên biên giới
• Hệ thống IoT và ô tô điều khiển bằng giọng nói
Khi người dùng nhận xét một giọng nói "nghe như người thật", họ đang mô tả nhiều yếu tố kỹ thuật phối hợp với nhau:
- Ngữ điệu (nhịp, cao độ, nhấn)
- Tốc độ phù hợp với ý nghĩa
- Ngắt nghỉ tự nhiên
- Phát âm ổn định
- Chuyển đổi ngữ điệu phù hợp với cú pháp
- Trung tính về cảm xúc khi cần thiết
- Biểu cảm khi phù hợp
SIMBA 3.0 là lớp mô hình mà nhà phát triển tích hợp để tạo trải nghiệm giọng nói tự nhiên với tốc độ cao, trong các phiên nghe dài và nhiều loại nội dung. Đối với các tác vụ giọng nói triển khai trong thực tế, từ hệ thống điện thoại AI đến nền tảng nội dung, SIMBA 3.0 được tối ưu để vượt trội hơn các lớp giọng nói dùng chung.
Speechify sử dụng SSML để kiểm soát phát âm chính xác như thế nào?
Speechify hỗ trợ Speech Synthesis Markup Language (SSML) giúp nhà phát triển kiểm soát chính xác âm thanh giọng nói tổng hợp. SSML cho phép điều chỉnh cao độ, tốc độ nói, các khoảng dừng, nhấn mạnh và phong cách bằng cách bọc nội dung trong thẻ <speak> và sử dụng các thẻ hỗ trợ như prosody, break, emphasis và substitution. Điều này giúp nhóm phát triển kiểm soát chi tiết cách thể hiện và cấu trúc, để đầu ra giọng nói phù hợp hơn với ngữ cảnh, định dạng và ý đồ trong các ứng dụng triển khai thực tế.
Speechify cung cấp truyền phát âm thanh thời gian thực ra sao?
Speechify cung cấp một endpoint chuyển văn bản thành giọng nói dạng truyền phát, gửi âm thanh theo từng đoạn ngay khi âm thanh được sinh ra, cho phép phát lại gần như tức thì thay vì phải chờ toàn bộ tệp âm thanh hoàn chỉnh. Điều này hỗ trợ tốt các trường hợp dùng dài và đòi hỏi độ trễ thấp như tác nhân giọng nói, công nghệ hỗ trợ, tạo podcast tự động và sản xuất sách nói. Nhà phát triển có thể truyền phát dữ liệu đầu vào lớn vượt giới hạn thông thường và nhận các đoạn âm thanh thô ở các định dạng như MP3, OGG, AAC và PCM để tích hợp nhanh vào hệ thống thời gian thực.
Speech marks đồng bộ hóa văn bản và âm thanh trong Speechify như thế nào?
Speech marks liên kết âm thanh đã phát với văn bản gốc thông qua dữ liệu thời gian ở cấp từ. Mỗi phản hồi tổng hợp bao gồm các đoạn văn bản được căn chỉnh theo mốc thời gian, cho biết từ nào bắt đầu và kết thúc vào lúc nào trong luồng âm thanh. Điều này cho phép làm nổi bật văn bản theo thời gian thực, tua tới chính xác theo từ hoặc cụm từ, phân tích cách sử dụng và đồng bộ chặt chẽ giữa văn bản hiển thị và âm thanh. Nhà phát triển có thể dùng cấu trúc này để xây dựng trình đọc dễ tiếp cận, công cụ học tập và trải nghiệm nghe tương tác.
Speechify hỗ trợ biểu cảm cảm xúc trong giọng nói tổng hợp như thế nào?
Speechify bao gồm chức năng Emotion Control thông qua các thẻ style SSML riêng, cho phép nhà phát triển chỉ định cảm xúc cho đầu ra giọng nói. Hệ thống hỗ trợ nhiều trạng thái cảm xúc như vui vẻ, điềm tĩnh, quyết đoán, năng động, buồn và tức giận. Bằng cách kết hợp thẻ cảm xúc, dấu câu và các điều khiển SSML khác, lập trình viên có thể tạo giọng nói khớp hơn với ý định và ngữ cảnh. Điều này đặc biệt hữu ích cho tác nhân giọng nói, ứng dụng sức khỏe tinh thần, quy trình hỗ trợ khách hàng và nội dung hướng dẫn, nơi tông giọng tác động trực tiếp tới trải nghiệm người dùng.
Các Tình Huống Sử Dụng Thực Tiễn của Nhà Phát Triển cho Mô Hình Giọng Nói Speechify
Các mô hình giọng nói của Speechify đang cung cấp sức mạnh cho những ứng dụng triển khai thực tế trên nhiều ngành khác nhau. Dưới đây là các ví dụ cụ thể về cách nhà phát triển bên thứ ba đang sử dụng Speechify API:
MoodMesh: Ứng Dụng Chăm Sóc Sức Khỏe Cảm Xúc Thông Minh
MoodMesh, một công ty công nghệ chăm sóc sức khỏe tinh thần, đã tích hợp Speechify Text-to-Speech API để mang đến giọng nói có cảm xúc tinh tế cho các bài thiền hướng dẫn và những cuộc trò chuyện giàu lòng trắc ẩn. Ứng dụng khai thác khả năng hỗ trợ SSML và chức năng điều khiển cảm xúc của Speechify để điều chỉnh tông giọng, tốc độ, âm lượng và nhịp độ phù hợp với trạng thái cảm xúc của người dùng, tạo nên tương tác tự nhiên mà TTS truyền thống không đáp ứng được. Điều này cho thấy nhà phát triển đã ứng dụng Speechifymodel để xây dựng các ứng dụng đòi hỏi trí tuệ cảm xúc và nhận thức ngữ cảnh ở mức cao.
AnyLingo: Giao Tiếp Đa Ngôn Ngữ và Dịch Thuật
AnyLingo, một ứng dụng nhắn tin dịch thuật thời gian thực, sử dụng Speechify voice cloning API để người dùng có thể gửi tin nhắn thoại bằng bản sao giọng nói của chính họ, được dịch sang ngôn ngữ của người nhận với sắc thái, tông giọng và ngữ cảnh phù hợp. Việc tích hợp này giúp chuyên gia kinh doanh giao tiếp xuyên quốc gia hiệu quả hơn, đồng thời vẫn giữ được nét cá nhân trong giọng nói. Nhà sáng lập AnyLingo nhận định rằng tính năng điều khiển cảm xúc của Speechify (“Moods”) là điểm khác biệt then chốt, giúp truyền tải đúng sắc thái cảm xúc phù hợp với từng hoàn cảnh.
Các Trường Hợp Ứng Dụng Khác của Nhà Phát Triển Bên Thứ Ba:
AI Đàm Thoại và Tác Nhân Giọng Nói
Nhà phát triển xây dựng lễ tân AI, bot hỗ trợ khách hàng và hệ thống tự động hóa cuộc gọi bán hàng sử dụng mô hình chuyển giọng nói thành giọng nói độ trễ thấp của Speechify để tạo trải nghiệm tương tác giọng nói tự nhiên. Với độ trễ dưới 250ms và khả năng sao chép giọng nói, các ứng dụng này có thể mở rộng tới hàng triệu cuộc gọi cùng lúc mà vẫn duy trì chất lượng và luồng hội thoại mượt mà.
Nền Tảng Nội Dung và Tạo Sách Nói
Nhà xuất bản, tác giả và nền tảng giáo dục tích hợp mô hình Speechify để chuyển đổi nội dung văn bản thành thuyết minh chất lượng cao. Mô hình được tối ưu cho sự ổn định dài hạn và độ rõ ràng ở tốc độ phát lại cao, lý tưởng để tạo sách nói, nội dung podcast và tài liệu giáo dục ở quy mô lớn.
Tiếp Cận và Công Nghệ Hỗ Trợ
Nhà phát triển xây dựng công cụ cho người khiếm thị, người khuyết tật đọc dựa trên khả năng hiểu tài liệu của Speechify, bao gồm phân tích PDF, OCR và trích xuất từ trang web, đảm bảo đầu ra giọng nói giữ được cấu trúc và ngữ nghĩa, kể cả với tài liệu phức tạp.
Ứng Dụng Y Tế và Trị Liệu
Nền tảng y tế và ứng dụng trị liệu sử dụng tính năng điều khiển cảm xúc và ngữ điệu của Speechify để mang đến trải nghiệm giọng nói thấu cảm, phù hợp với ngữ cảnh – rất quan trọng cho giao tiếp với bệnh nhân, hỗ trợ sức khỏe tâm thần và các ứng dụng chăm sóc sức khỏe.
SIMBA 3.0 Hoạt Động Ra Sao Trong Bảng Xếp Hạng Độc Lập Các Mô Hình Giọng Nói?
Đánh giá độc lập rất quan trọng trong AI giọng nói vì các bản demo ngắn rất dễ che khuất khoảng cách hiệu suất trong thực tế. Một trong những bảng xếp hạng của bên thứ ba được tham chiếu nhiều nhất là Artificial Analysis Speech Arena, đánh giá mô hình chuyển văn bản thành giọng nói bằng so sánh nghe mù quy mô lớn và tính điểm ELO.
Mô hình SIMBA của Speechify xếp hạng cao hơn nhiều nhà cung cấp lớn khác trên bảng Artificial Analysis Speech Arena, bao gồm Microsoft Azure Neural, Google TTS, Amazon Polly, NVIDIA Magpie và nhiều hệ thống giọng nói mã nguồn mở khác.
Thay vì dựa vào ví dụ tuyển chọn, Artificial Analysis sử dụng phương pháp thử nghiệm sở thích người nghe đối đầu nhiều lần với vô số mẫu. Thứ hạng này củng cố việc SIMBA 3.0 vượt qua nhiều hệ thống giọng nói thương mại lớn, chiếm ưu thế về chất lượng mô hình khi nghe thực tế và chứng minh là lựa chọn sẵn sàng sản xuất hàng đầu cho nhà phát triển xây dựng ứng dụng điều khiển bằng giọng nói.
Tại Sao Speechify Tự Xây Dựng Mô Hình Giọng Nói Thay Vì Dùng Bên Thứ Ba?
Kiểm soát mô hình đồng nghĩa kiểm soát:
• Chất lượng
• Độ trễ
• Chi phí
• Lộ trình sản phẩm
• Ưu tiên tối ưu hóa
Khi những công ty như Retell hoặc Vapi.ai hoàn toàn dựa vào nhà cung cấp giọng nói bên ngoài, họ cũng phải chấp nhận giá, hạn mức hạ tầng và định hướng nghiên cứu của bên đó.
Bằng việc tự chủ toàn bộ hệ thống, Speechify có thể:
• Tinh chỉnh ngữ điệu cho từng ứng dụng (AI hội thoại so với thuyết minh dài hạn)
• Tối ưu hóa độ trễ dưới 250ms cho ứng dụng thời gian thực
• Tích hợp ASR và TTS mượt mà trong toàn bộ pipeline chuyển giọng nói thành giọng nói
• Giảm chi phí mỗi ký tự chỉ còn 10$ cho mỗi 1 triệu ký tự (so với ElevenLabs khoảng 200$ cho 1 triệu ký tự)
• Liên tục cập nhật và cải thiện mô hình dựa trên phản hồi thực tế
• Điều chỉnh hướng phát triển mô hình phù hợp với nhu cầu nhà phát triển ở mọi lĩnh vực
Toàn quyền kiểm soát này giúp Speechify cung cấp mô hình chất lượng cao hơn, độ trễ thấp hơn và hiệu quả chi phí vượt trội so với các hệ giọng nói phụ thuộc bên thứ ba. Đây là yếu tố then chốt để nhà phát triển mở rộng ứng dụng giọng nói. Và những lợi thế này cũng được chuyển giao cho nhà phát triển bên thứ ba khi tích hợp Speechify API vào sản phẩm.
Hạ tầng của Speechify được xây dựng tập trung vào giọng nói ngay từ đầu, không phải là một lớp giọng nói bổ sung trên hệ thống chat. Nhà phát triển bên thứ ba tích hợp mô hình Speechify sẽ được tiếp cận kiến trúc thuần giọng nói, tối ưu cho triển khai sản xuất thực tế.
Speechify Hỗ Trợ AI Giọng Nói Trên Thiết Bị và Xử Lý Cục Bộ Ra Sao?
Nhiều hệ thống AI giọng nói chỉ chạy thông qua API từ xa, kéo theo phụ thuộc mạng, nguy cơ độ trễ cao và hạn chế về quyền riêng tư. Speechify cung cấp tùy chọn xử lý trên thiết bị và cục bộ cho một số tác vụ giọng nói nhất định, cho phép nhà phát triển triển khai trải nghiệm giọng nói gần sát người dùng khi cần thiết.
Do Speechify tự phát triển các mô hình giọng nói, công ty có thể tối ưu kích thước mô hình, kiến trúc phục vụ và đường xử lý cho việc chạy trên thiết bị, không chỉ phân phối qua đám mây.
Xử lý cục bộ và trên thiết bị cho phép:
• Độ trễ thấp và ổn định hơn trong các điều kiện mạng không ổn định
• Kiểm soát quyền riêng tư tốt hơn cho tài liệu nhạy cảm và ghi âm bằng giọng nói
• Khả năng hoạt động ngoại tuyến hoặc khi mạng yếu cho các quy trình quan trọng
• Linh hoạt hơn khi triển khai cho doanh nghiệp và môi trường nhúng
Điều này giúp Speechify vượt khỏi phạm vi "API giọng nói đơn lẻ" để trở thành hạ tầng giọng nói cho lập trình viên sử dụng trên đám mây, cục bộ và trên thiết bị mà vẫn đảm bảo chuẩn mô hình SIMBA.
Speechify So Sánh Với Deepgram Về ASR Và Hạ Tầng Giọng Nói Như Thế Nào?
Deepgram là nhà cung cấp hạ tầng ASR tập trung vào API chép văn bản và phân tích giọng nói. Sản phẩm chính của họ trả về đầu ra chuyển giọng nói thành văn bản để nhà phát triển xây dựng hệ thống ghi và phân tích cuộc gọi.
Speechify tích hợp ASR trong một hệ mô hình AI giọng nói toàn diện, nơi nhận diện giọng nói có thể tạo ra nhiều loại đầu ra – từ bản ghi thô đến văn bản hoàn chỉnh hoặc phản hồi hội thoại. Nhà phát triển dùng Speechify API có thể tiếp cận các mô hình ASR được tối ưu cho đa dạng tình huống thực tế, không chỉ dừng lại ở độ chính xác bản chép.
Các mô hình ASR và ghi âm bằng giọng nói của Speechify được tối ưu cho:
• Đầu ra văn bản hoàn chỉnh với chấm câu và cấu trúc đoạn
• Loại bỏ từ thừa và định dạng câu hợp lý
• Văn bản sẵn sàng chỉnh sửa cho email, tài liệu và ghi chú
• Ghi âm bằng giọng nói cho ra kết quả sạch, gần như không cần chỉnh sửa thủ công
• Liên kết với các bước tác vụ giọng nói tiếp theo (TTS, hội thoại, phân tích)
Trên nền tảng Speechify, ASR kết nối xuyên suốt toàn bộ pipeline giọng nói. Nhà phát triển có thể xây dựng ứng dụng để người dùng ghi âm, nhận văn bản có cấu trúc, sinh phản hồi âm thanh và vận hành hội thoại – tất cả trong một API thống nhất. Điều này giảm đáng kể độ phức tạp khi tích hợp, tăng tốc quá trình phát triển.
Deepgram cung cấp lớp chép văn bản. Speechify mang đến bộ giải pháp giọng nói toàn diện: nhập giọng nói, xuất văn bản có cấu trúc, tổng hợp, phân tích và sinh âm thanh qua một bộ API, SDK thống nhất cho lập trình viên.
Với nhà phát triển xây dựng ứng dụng điều khiển bằng giọng nói từ đầu đến cuối, Speechify là lựa chọn tối ưu về chất lượng mô hình, độ trễ và chiều sâu khi tích hợp.
Speechify So Sánh Với OpenAI, Gemini và Anthropic Trong AI Giọng Nói Thế Nào?
Speechify xây dựng các mô hình AI giọng nói được tối ưu riêng cho tương tác giọng nói thời gian thực, tổng hợp sản xuất quy mô lớn và các quy trình nhận diện giọng nói. Các mô hình cốt lõi tập trung cho hiệu suất giọng nói thay vì đối thoại tổng quát hay tương tác văn bản.
Thế mạnh của Speechify là phát triển mô hình AI giọng nói, và SIMBA 3.0 được tối ưu riêng cho chất lượng giọng, độ trễ thấp và sự ổn định kéo dài qua các tác vụ thực tế ở quy mô lớn. SIMBA 3.0 được xây dựng để đáp ứng chuẩn chất lượng mô hình sẵn sàng đưa vào sản phẩm và khả năng tương tác thời gian thực mà lập trình viên có thể tích hợp trực tiếp vào ứng dụng.
Các phòng lab AI tổng quát như OpenAI và Google Gemini tối ưu mô hình cho khả năng suy luận rộng, đa phương thức và trí tuệ tổng quát. Anthropic chú trọng an toàn suy luận và mô hình ngôn ngữ ngữ cảnh dài. Tính năng giọng nói của họ chủ yếu là phần mở rộng của nền tảng chat, chứ không phải nền tảng lấy giọng nói làm gốc.
Ở các tác vụ AI giọng nói, chất lượng mô hình, độ trễ và sự ổn định kéo dài quan trọng hơn bề rộng khả năng suy luận; đây cũng chính là điểm mà mô hình chuyên biệt của Speechify vượt trội so với hệ thống tổng quát. Nhà phát triển xây dựng hệ thống AI điện thoại, tác nhân giọng nói, nền tảng thuyết minh hay công cụ hỗ trợ cần dùng các mô hình giọng nói được thiết kế từ đầu cho giọng nói, chứ không phải lớp giọng nói gắn thêm trên nền tảng chat.
ChatGPT và Gemini có chế độ giọng nói, nhưng giao diện chính vẫn dựa vào văn bản. Tính năng giọng nói chỉ là lớp nhập/xuất trên nền chat. Những lớp này không được tối ưu cao cho chất lượng nghe liên tục, độ chính xác ghi âm hoặc hiệu năng tương tác thời gian thực.
Speechify được xây dựng lấy giọng nói làm trung tâm ngay từ lớp mô hình. Nhà phát triển có thể truy cập các mô hình chuyên biệt cho luồng tác vụ giọng nói liên tục mà không cần chuyển chế độ hay đánh đổi chất lượng. Speechify API cung cấp trực tiếp các năng lực này qua endpoint REST, SDK Python và TypeScript.
Những khả năng này đã xác lập vị thế dẫn đầu cho Speechify với vai trò nhà cung cấp mô hình giọng nói dành cho nhà phát triển xây dựng ứng dụng tương tác và triển khai giọng nói thời gian thực.
Trong các tác vụ AI giọng nói, SIMBA 3.0 được tối ưu cho:
• Ngữ điệu thuyết minh và truyền tải nội dung dài
• Độ trễ chuyển giọng nói thành giọng nói cho tác nhân AI đàm thoại
• Đầu ra đạt chuẩn ghi âm cho gõ bằng giọng nói và chép văn bản
• Tương tác giọng nói nhận biết tài liệu để xử lý nội dung có cấu trúc
Những năng lực này khiến Speechify trở thành nhà cung cấp AI giọng nói được ưu tiên lựa chọn cho lập trình viên và các triển khai sản xuất thực tế.
Đâu Là Trụ Cột Kỹ Thuật Cốt Lõi Của Phòng Thí Nghiệm AI Nghiên Cứu Speechify?
Phòng Thí Nghiệm Nghiên Cứu AI của Speechify được tổ chức xoay quanh những hệ thống kỹ thuật cốt lõi cần thiết để vận hành hạ tầng AI giọng nói cho nhà phát triển. Phòng lab xây dựng các thành phần mô hình lớn đáp ứng triển khai AI giọng nói toàn diện:
• Mô hình TTS (tổng hợp giọng nói) – Truy cập qua API
• Mô hình STT & ASR (nhận diện giọng nói) – Tích hợp trong nền tảng giọng nói
• Chuyển giọng nói thành giọng nói (pipeline hội thoại thời gian thực) – Kiến trúc độ trễ thấp
• Phân tích trang và hiểu tài liệu – Cho việc xử lý tài liệu phức tạp
• OCR (ảnh sang văn bản) – Cho tài liệu và ảnh scan
• Các lớp hội thoại và suy luận hoạt động dựa trên LLM – Cho tương tác giọng nói thông minh
• Hạ tầng suy luận độ trễ thấp – Phản hồi dưới 250ms
• Công cụ API cho lập trình viên, tối ưu chi phí phục vụ – SDK sẵn sàng sản xuất
Mỗi lớp đều được tối ưu cho các trường hợp ứng dụng giọng nói quy mô lớn, và hệ mô hình tích hợp theo chiều dọc của Speechify duy trì chất lượng cao cùng hiệu suất độ trễ thấp xuyên suốt pipeline giọng nói. Nhà phát triển tích hợp mô hình này sẽ hưởng lợi từ kiến trúc thống nhất thay vì phải chắp vá nhiều dịch vụ khác nhau.
Từng lớp đều quan trọng. Chỉ cần một lớp yếu, toàn bộ trải nghiệm giọng nói sẽ bị ảnh hưởng. Cách tiếp cận của Speechify đảm bảo nhà phát triển nhận được một hạ tầng giọng nói đầy đủ, chứ không chỉ là một endpoint mô hình đơn lẻ.
STT và ASR Đóng Vai Trò Gì Trong Phòng Thí Nghiệm AI Speechify?
Chuyển giọng nói thành văn bản (STT) và nhận diện giọng nói tự động (ASR) là các dòng mô hình cốt lõi trong bộ nghiên cứu của Speechify. Chúng đáp ứng nhiều tình huống nhà phát triển như:
• Gõ bằng giọng nói và ghi âm API
• AI đàm thoại thời gian thực và tác nhân giọng nói
• Các dịch vụ trí tuệ họp và chép hội thoại
• Pipeline chuyển giọng nói thành giọng nói cho hệ thống AI điện thoại
• Tương tác đa lượt bằng giọng nói cho bot hỗ trợ khách hàng
Khác với công cụ chép văn bản thô, mô hình gõ bằng giọng nói của Speechify qua API được tối ưu cho đầu ra dễ đọc, dễ chỉnh sửa. Chúng có thể:
• Tự động chấm câu
• Tạo đoạn văn thông minh
• Loại bỏ từ đệm, tạp âm
• Tăng độ rõ ràng đầu ra cho các ứng dụng phía sau
• Hỗ trợ tạo văn bản trên nhiều ứng dụng và nền tảng
Điều này khác với hệ thống chép văn bản doanh nghiệp vốn chủ yếu thu nhận nội dung thô. Mô hình ASR của Speechify được tinh chỉnh cho chất lượng đầu ra hoàn chỉnh và tiện dùng tiếp theo, giúp đầu vào giọng nói cho ra nội dung sẵn sàng chỉnh sửa thay vì bản ghi cần sửa tay rất nhiều – điều đặc biệt quan trọng với nhà phát triển xây dựng công cụ năng suất, trợ lý giọng nói hay AI tác nhân thực thi tác vụ.
TTS "Chất Lượng Cao" Đối Với Khai Thác Thực Tế Cần Gì?
Đa số mọi người đánh giá TTS qua cảm giác có giống người thật hay không. Còn nhà phát triển triển khai trong thực tế lại ưu tiên TTS phải hoạt động ổn định ở quy mô lớn, xử lý được nhiều loại nội dung và các điều kiện thực tế.
Để đạt chất lượng sản xuất cao, TTS cần:
• Rõ ràng ở tốc độ cao cho các ứng dụng tăng năng suất và hỗ trợ tiếp cận
• Biến dạng thấp dù phát lại nhanh hơn
• Ổn định phát âm với thuật ngữ chuyên ngành
• Nghe dễ chịu trong các phiên nghe dài trên nền tảng nội dung
• Kiểm soát tốc độ, ngắt nghỉ, nhấn mạnh qua hỗ trợ SSML
• Đầu ra đa ngôn ngữ mạnh mẽ, xử lý được nhiều giọng và tiếng
• Đảm bảo nhận diện giọng nói nhất quán trong suốt hàng giờ âm thanh
• Khả năng truyền phát cho ứng dụng thời gian thực
Các mô hình TTS của Speechify được huấn luyện cho hiệu suất dài hạn trong thế giới thực, không chỉ để làm các demo ngắn. Các mô hình cung cấp qua Speechify API được thiết kế để đảm bảo độ tin cậy cho cả những phiên nghe dài lẫn độ rõ ràng khi phát lại nhanh trong triển khai thực tế.
Nhà phát triển có thể kiểm tra chất lượng giọng nói trực tiếp bằng cách tích hợp theo hướng dẫn khởi động của Speechify và chạy thử nội dung thực tế của mình qua các mô hình giọng nói chuẩn sản xuất.
Tại Sao Phân Tích Trang và OCR Là Cốt Lõi Với AI Giọng Nói Speechify?
Nhiều nhóm AI so sánh hiệu năng OCR và khả năng đa phương thức dựa trên độ chính xác thô, hiệu suất GPU hay khả năng xuất JSON có cấu trúc. Speechify lại dẫn đầu về hiểu tài liệu lấy trải nghiệm nghe làm trung tâm: trích xuất nội dung sạch, đúng thứ tự để đầu ra giọng nói vẫn giữ được cấu trúc và ý nghĩa.
Phân tích trang giúp PDF, trang web, Google Docs và slide được chuyển thành luồng đọc sạch, đúng trật tự logic. Thay vì đưa menu điều hướng, tiêu đề lặp lại hay đoạn định dạng lỗi vào pipeline tổng hợp giọng nói, Speechify chỉ trích xuất nội dung hữu ích để giọng nói thể hiện nhất quán.
OCR đảm bảo các tài liệu quét, chụp màn hình, file PDF dạng ảnh được chuyển thành văn bản có thể đọc và tìm kiếm trước khi tổng hợp giọng nói. Nếu thiếu lớp này, cả một khối lượng lớn tài liệu sẽ không thể đọc bằng giọng nói.
Vì vậy, phân tích trang và OCR là hướng nghiên cứu nền tảng của phòng lab AI Speechify, cho phép nhà phát triển tạo ra ứng dụng giọng nói có khả năng hiểu tài liệu trước khi chuyển thành âm thanh. Điều này đặc biệt quan trọng khi xây dựng công cụ thuyết minh, nền tảng hỗ trợ tiếp cận, hệ thống xử lý tài liệu hoặc bất cứ ứng dụng nào cần đọc lại nội dung phức tạp một cách chính xác.
Những Chuẩn Đánh Giá TTS Nào Quan Trọng Cho Mô Hình Giọng Nói Thực Tế?
Khi đánh giá mô hình AI giọng nói, các tiêu chí thường bao gồm:
• MOS (điểm trung bình cảm nhận) về độ tự nhiên
• Độ dễ nghe, rõ từ/câu
• Độ chính xác phát âm từ chuyên ngành, kỹ thuật
• Ổn định trên văn bản dài (không lệch tông hoặc suy giảm chất lượng)
• Độ trễ (thời gian tới âm thanh đầu tiên, khả năng truyền phát)
• Độ bền vững trên nhiều ngôn ngữ, giọng nói khác nhau
• Hiệu quả chi phí khi đem vào triển khai thực tế
Speechify đánh giá mô hình dựa trên việc sử dụng thực tế:
• Giọng nói hoạt động thế nào ở tốc độ 2x, 3x, 4x?
• Có đảm bảo dễ nghe khi đọc những văn bản kỹ thuật đặc biệt dài không?
• Có xử lý đúng viết tắt, nguồn trích dẫn, tài liệu có cấu trúc không?
• Có giữ được cấu trúc đoạn văn rõ ràng trong âm thanh không?
• Có truyền phát âm thanh thời gian thực với độ trễ tối thiểu không?
• Có đủ tiết kiệm cho ứng dụng sinh ra hàng triệu ký tự mỗi ngày không?
Tiêu chí cốt lõi là hiệu suất bền vững và khả năng tương tác thời gian thực, không chỉ là các bản lồng tiếng ngắn. Ở tất cả tiêu chuẩn sản xuất, SIMBA 3.0 được thiết kế để dẫn đầu khi vận hành ở quy mô thực tế.
Đánh giá độc lập cũng xác nhận năng lực này. Trên bảng xếp hạng Artificial Analysis Text-to-Speech Arena, SIMBA của Speechify vượt qua nhiều mô hình phổ biến từ Microsoft Azure, Google, Amazon Polly, NVIDIA tới nhiều hệ thống giọng nói mã nguồn mở. Những kết quả này đo lường chất lượng nghe thực tế của giọng nói, không phải bản demo được lựa chọn.
Chuyển Giọng Nói Thành Giọng Nói Là Gì Và Tại Sao Là Năng Lực Trọng Tâm Của AI Giọng Nói?
Chuyển giọng nói thành giọng nói nghĩa là người dùng nói, hệ thống hiểu và phản hồi lại bằng lời nói, lý tưởng là theo thời gian thực. Đây chính là lõi của các hệ thống AI hội thoại thời gian thực mà nhà phát triển xây dựng cho lễ tân AI, tác nhân hỗ trợ khách hàng, trợ lý giọng nói và tự động hóa điện thoại.
Một hệ thống chuyển giọng nói thành giọng nói cần:
• ASR (nhận diện giọng nói) cực nhanh
• Hệ thống suy luận giữ trạng thái hội thoại
• TTS truyền âm cực nhanh
• Logic giao tiếp luân phiên (khi nào bắt đầu, khi nào dừng)
• Khả năng ngắt lời (xử lý barge-in)
• Mục tiêu độ trễ giống người (dưới 250ms)
Chuyển giọng nói thành giọng nói là hướng nghiên cứu trọng tâm ở Phòng Lab AI Speechify vì nó không thể giải quyết bằng một mô hình duy nhất. Cần một pipeline phối hợp chặt chẽ giữa nhận diện, phân tích, sinh phản hồi, tổng hợp, truyền phát và điều phối giao tiếp thời gian thực.
Nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI hội thoại được hưởng lợi từ cách tiếp cận tích hợp của Speechify. Thay vì phải ghép từng dịch vụ ASR, reasoning, TTS rời rạc, họ chỉ cần sử dụng một hạ tầng giọng nói đồng bộ được thiết kế riêng cho ứng dụng thời gian thực.
Tại Sao Độ Trễ Dưới 250ms Quan Trọng Với Ứng Dụng Nhà Phát Triển?
Trong hệ thống giọng nói, độ trễ quyết định sự tự nhiên của tương tác. Nhà phát triển muốn xây dựng AI đàm thoại cần mô hình có thể:
• Bắt đầu phản hồi thật nhanh
• Phát âm trơn tru
• Xử lý được việc bị ngắt lời
• Duy trì nhịp hội thoại tự nhiên
Speechify đạt độ trễ dưới 250ms và vẫn đang tiếp tục tối ưu. Toàn bộ hệ thống phục vụ mô hình và suy luận được thiết kế để ưu tiên phản hồi hội thoại nhanh, đáp ứng liên tục cho tương tác thời gian thực.
Độ trễ thấp mở ra các ứng dụng cực kỳ quan trọng cho nhà phát triển:
• Giao tiếp chuyển giọng nói thành giọng nói tự nhiên trong hệ điện thoại AI
• Hiểu nội dung thời gian thực cho trợ lý giọng nói
• Đối thoại giọng nói có thể ngắt lời cho bot hỗ trợ khách hàng
• Duy trì flow hội thoại mượt mà trong các tác nhân AI
Yếu tố này trở thành dấu ấn khác biệt của các nhà cung cấp mô hình AI giọng nói tiên tiến và là lý do chính khiến nhà phát triển chọn Speechify cho các triển khai sản xuất thực tế.
"Nhà Cung Cấp Mô Hình AI Giọng Nói" Nghĩa Là Gì?
Nhà cung cấp mô hình AI giọng nói không chỉ đơn thuần tạo ra giọng nói. Đó là một tổ chức nghiên cứu và nền tảng hạ tầng cung cấp:
• Mô hình giọng nói sẵn sàng triển khai thực tế qua API
• Tổng hợp giọng nói (chuyển văn bản thành giọng nói) cho tạo nội dung
• Nhận diện giọng nói (chuyển giọng nói thành văn bản) cho đầu vào giọng nói
• Pipeline chuyển giọng nói thành giọng nói cho AI hội thoại
• Trí tuệ tài liệu để xử lý nội dung phức tạp
• API và SDK để nhà phát triển dễ dàng tích hợp
• Khả năng truyền phát cho ứng dụng thời gian thực
• Sao chép giọng nói để tạo giọng tùy chỉnh
• Chi phí hiệu quả cho triển khai sản xuất quy mô lớn
Speechify phát triển từ một công nghệ giọng nói dùng nội bộ thành nhà cung cấp mô hình giọng nói đầy đủ cho nhà phát triển tích hợp vào bất kỳ ứng dụng nào. Bước chuyển này rất quan trọng vì nó giúp Speechify trở thành lựa chọn thay thế chính cho các dịch vụ AI tổng quát trong những tác vụ giọng nói, chứ không chỉ là một app tiêu dùng có API.
Nhà phát triển có thể truy cập các mô hình giọng nói của Speechify qua Speechify Voice API với tài liệu đầy đủ, SDK Python, TypeScript và hạ tầng sẵn sàng sản xuất cho các triển khai quy mô lớn.
API Giọng Nói Speechify Giúp Đẩy Mạnh Việc Ứng Dụng Lập Trình Ra Sao?
Năng lực đi đầu của phòng lab AI thể hiện ở việc nhà phát triển có thể tiếp cận công nghệ thông qua API sẵn sàng sản xuất. Speechify Voice API mang đến:
• Truy cập mô hình SIMBA của Speechify qua endpoint REST
• SDK Python, TypeScript giúp tích hợp nhanh
• Lộ trình tích hợp rõ ràng cho startup và doanh nghiệp muốn xây dựng tính năng giọng nói mà không cần huấn luyện mô hình
• Tài liệu chi tiết, hướng dẫn khởi động nhanh
• Hỗ trợ truyền phát cho ứng dụng thời gian thực
• Tính năng sao chép giọng nói cho giọng tùy chỉnh
• Hỗ trợ hơn 60 ngôn ngữ cho ứng dụng toàn cầu
• SSML và điều khiển cảm xúc cho đầu ra giọng nói tinh tế
Hiệu quả chi phí là yếu tố then chốt. Chỉ 10$ cho 1 triệu ký tự ở gói trả theo mức sử dụng, kèm giá doanh nghiệp cho các cam kết số lượng lớn, Speechify cực kỳ phù hợp với những ứng dụng khối lượng cao đòi hỏi khả năng mở rộng nhanh.
So với đó, ElevenLabs có giá cao hơn rất nhiều (khoảng 200$ cho 1 triệu ký tự). Khi doanh nghiệp xử lý hàng triệu, thậm chí hàng tỷ ký tự âm thanh, chi phí chính là yếu tố quyết định việc tính năng có khả thi hay không.
Giảm chi phí xử lý cho phép phổ cập rộng: nhiều nhà phát triển sẽ ra mắt thêm tính năng giọng nói, nhiều sản phẩm ứng dụng mô hình Speechify hơn và lượng sử dụng lại quay ngược trở lại để cải tiến mô hình. Từ đó hình thành vòng lặp bùng nổ: chi phí rẻ giúp tăng quy mô, quy mô lớn giúp mô hình tốt hơn và chất lượng lại tiếp tục củng cố hệ sinh thái phát triển.
Sự kết hợp giữa nghiên cứu, hạ tầng và bài toán kinh tế chính là yếu tố quyết định vai trò dẫn dắt thị trường mô hình AI giọng nói.
Vòng Lặp Phản Hồi Sản Phẩm Giúp Mô Hình Speechify Tốt Lên Như Thế Nào?
Đây là một trong những yếu tố quan trọng nhất để xác lập vị thế dẫn đầu của một phòng lab AI, vì nó phân biệt nhà cung cấp mô hình thực tế với công ty chỉ dừng ở mức demo.
Speechify triển khai trên hàng triệu người dùng, tạo ra vòng lặp phản hồi liên tục để nâng cao chất lượng mô hình:
• Người dùng cuối của nhà phát triển thích giọng nào
• Người dùng dừng, tua lùi ở đâu (báo hiệu khó theo dõi)
• Câu nào được nghe đi nghe lại nhiều nhất
• Cách phát âm nào thường bị người dùng sửa lại
• Người dùng thích giọng và accent nào
• Người dùng tăng tốc độ ở đâu (và điểm vỡ chất lượng là gì)
• Mẫu sửa ghi âm (khi ASR chưa chính xác)
• Loại nội dung nào dễ gặp lỗi phân tích nhất
• Yêu cầu độ trễ thực tế ở từng kịch bản sử dụng
• Mô hình được triển khai thực tế và những khó khăn khi tích hợp ra sao
Phòng lab chỉ tập trung huấn luyện mô hình mà không nhận phản hồi thực tế sẽ bỏ lỡ những tín hiệu quan trọng. Do mô hình của Speechify vận hành trong các ứng dụng thực với hàng triệu lượt tương tác mỗi ngày, công nghệ này luôn có dữ liệu thực để tăng tốc cải tiến và nâng cao chất lượng mô hình.
Vòng lặp phản hồi thực tế này đem lại lợi thế cho nhà phát triển: khi tích hợp mô hình Speechify, bạn đang sử dụng công nghệ đã được kiểm nghiệm và tinh chỉnh liên tục trong điều kiện sử dụng thật, không chỉ trong môi trường phòng lab.
Speechify So Sánh Với ElevenLabs, Cartesia, Fish Audio Như Thế Nào?
Speechify là nhà cung cấp mô hình AI giọng nói mạnh dành cho lập trình viên triển khai sản xuất, mang lại chất lượng giọng hàng đầu, hiệu quả chi phí vượt trội và tương tác thời gian thực độ trễ thấp, tất cả trong một bộ mô hình thống nhất.
Khác với ElevenLabs chủ yếu tối ưu cho sáng tạo nội dung và xây dựng nhân vật, mô hình SIMBA 3.0 của Speechify được tinh chỉnh cho các tác vụ sản xuất thực tế – như tác nhân AI, tự động hóa giọng nói, nền tảng thuyết minh và hệ thống hỗ trợ tiếp cận ở quy mô lớn.
Khác với Cartesia và các đơn vị chuyên về truyền phát độ trễ siêu thấp, Speechify kết hợp cả hiệu năng latency thấp lẫn chất lượng mô hình giọng nói toàn diện, trí tuệ tài liệu và tích hợp API dành riêng cho lập trình viên.
So với những nền tảng giọng nói thiên về sáng tạo nội dung như Fish Audio, Speechify cung cấp hạ tầng AI giọng nói chuẩn sản xuất, được thiết kế riêng để nhà phát triển có thể xây dựng hệ thống triển khai và mở rộng lâu dài.
Mô hình SIMBA 3.0 tối ưu để đáp ứng mọi yếu tố quyết định ở quy mô sản xuất:
• Chất lượng giọng nói vượt trên nhiều đối thủ lớn ở bảng xếp hạng độc lập
• Hiệu quả chi phí chỉ 10$ cho 1 triệu ký tự (so với ElevenLabs khoảng 200$ cho 1 triệu ký tự)
• Độ trễ dưới 250ms cho ứng dụng thời gian thực
• Tích hợp liền mạch với phân tích tài liệu, OCR và hệ thống reasoning
• Hạ tầng chuẩn sản xuất để mở rộng tới hàng triệu yêu cầu
Các mô hình giọng nói của Speechify được tinh chỉnh cho hai nhóm ứng dụng khác nhau:
1. AI Hội Thoại Giọng Nói: Luân chuyển hội thoại nhanh, truyền phát liên tục, chấp nhận bị ngắt lời, độ trễ thấp cho agent AI, bot CSKH, tự động hóa điện thoại.
2. Thuyết minh dài và nội dung: Mô hình tối ưu cho trải nghiệm nghe kéo dài hàng giờ, phát lại rõ ở tốc độ cao (2x–4x), phát âm ổn định, ngữ điệu dễ nghe lâu dài.
Speechify còn kết hợp các mô hình này với chức năng trí tuệ tài liệu, phân tích trang, OCR và API dành cho lập trình viên chuyên phục vụ triển khai thực tế. Kết quả là một hạ tầng AI giọng nói dành riêng cho quy mô lập trình viên, chứ không phải một hệ thống trình diễn.
Tại Sao SIMBA 3.0 Định Vị Vai Trò AI Giọng Nói Của Speechify Năm 2026?
SIMBA 3.0 không chỉ là một bản nâng cấp mô hình. Nó đánh dấu bước chuyển mình của Speechify thành một tổ chức nghiên cứu AI giọng nói tích hợp theo chiều dọc, tập trung giúp lập trình viên xây dựng ứng dụng giọng nói đưa vào sản xuất thực tế.
Bằng cách tích hợp đầy đủ TTS độc quyền, ASR, chuyển giọng nói thành giọng nói, trí tuệ tài liệu và hạ tầng độ trễ thấp lên một nền tảng thống nhất thông qua API dành cho lập trình viên, Speechify kiểm soát được chất lượng, chi phí và định hướng các mô hình giọng nói của mình – đồng thời mang những mô hình đó đến tay bất kỳ lập trình viên nào muốn tích hợp.
Đến năm 2026, giọng nói sẽ không còn chỉ là một lớp tính năng trên mô hình chat, mà trở thành giao diện chính cho AI trong toàn ngành. SIMBA 3.0 định vị Speechify là nhà cung cấp mô hình giọng nói số 1 cho nhà phát triển xây dựng thế hệ ứng dụng giọng nói kế tiếp.